Gdyby tylko urządzenia mogły myśleć…
Sztuczna inteligencja na brzegu sieci
W konkursie na zastosowania sztucznej inteligencji (AI) nie ma drugich miejsc. Wykonywanie działań niemal na czas nie jest opcją do zaakceptowania. Wydajność na obrzeżach sieci nie jest jednak jedynym problemem. Tak złożone i skomplikowane systemy wymagają także sprawności energetycznej, niewielkich rozmiarów komponentów, peryferiów i przede wszystkim możliwości dotrzymania kroku stale zmieniającym się modelom i platformom sztucznej inteligencji. Adaptacyjne platformy i rozwiązania Xilinx pozwalają deweloperom na tworzenie urządzeń, które sprostają wszystkim takim wyśrubowanym wymogom.
Dzięki Xilinx kwestia opóźnień na brzegu sieci nie stanowi problemu. Xilinx umożliwia zoptymalizowaną akcelerację sprzętową zarówno rozwiązań sztucznej inteligencji (AI), jak i innych funkcji o krytycznym znaczeniu dla wydajności poprzez ścisłe sprzężenie akceleratorów i stworzenie dynamicznej architektury krzemowej urządzenia. Takie rozwiązanie jest jednoznaczne z możliwością osiągnięcia kompleksowej wydajności aplikacji, która znacząco przekracza możliwości akceleratorów sztucznej inteligencji korzystających z stałej architektury, takich jak procesory graficzne. Mimo zastosowania procesora graficznego, inne funkcje aplikacji o krytycznym dla wydajności znaczeniu muszą nadal pracować z wykorzystaniem oprogramowania, bez dostępu do wydajności lub sprawności indywidualnie dostosowywanych rozwiązań akceleracji sprzętowej.
Możliwość przeprogramowania jest sercem technologii Xilinx. Nowe struktury i warstwy w modelach sztucznej inteligencji są nieustannie implementowane. Dzięki adaptacyjnej technologii krzemowej Xilinx dostarcza komponenty do tworzenia architektury specyficznej dla danej domeny, która może być aktualizowana, tym samym umożliwiając optymalizację na potrzeby najnowszych modeli, bez konieczności stosowania nowych komponentów krzemowych. Niemniej jednak ASIC i ASSP wyposażone są w stałe architektury, charakteryzujące się długimi cyklami rozwojowymi, które nie są w stanie utrzymać tempa zmian w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Przetwarzanie na obrzeżach sieci ma krytyczne znaczenie dla większości zakładów produkcyjnych, szpitali i rozwiązań na potrzeby inteligentnych miast, w których opóźnienia i determinacja działań mają znaczący wpływ na obrót przedsięwzięć biznesowych. Unikanie nieoczekiwanych czasów przestojów maszyn, skrócony czas oczekiwania pacjenta/badania/diagnostyki oraz szybsze przetwarzanie w środowiskach o wysokich wymaganiach, takich jak imprezy sportowe — wszystko to bezpośrednio łączy się z kwestiami efektywności, wydajności i, ostatecznie, pieniędzy. W inteligentnych zastosowaniach, takich jak rozwiązania automatyzacji dla zakładów produkcyjnych, dane maja termin przydatności do wykorzystania. Im więcej danych można pozyskać w czasie rzeczywistym, tym lepsze ich wykorzystanie.
Technologia adaptacyjna Xilinx dowiodła swojej skuteczności w porównaniu z ofertami konkurencyjnymi w zakresie ograniczenia opóźnień, sprawności zasilania i wydajności rozwiązań sztucznej inteligencji. Xilinx oferuje także jedyny, kompleksowy pakiet rozwiązań dla zastosowań na brzgu sieci, które są zogniskowane na bezpieczeństwie funkcjonalnym, rozwiązaniach na potrzeby wizji maszynowej i sterowania w czasie rzeczywistym, sieciach przemysłowych, uczeniu maszynowym, mieszanych domenach oprogramowaniowych o krytycznym znaczeniu oraz solidnych cyberzabezpieczeń sprzętowych typu root-of-trust, bez wprowadzania kompromisowych rozwiązań w zakresie wydajności/mocy, niezawodności w trudnych warunkach oraz długofalowego zasilania.
Od kamer przednich i systemów wizji przestrzennej po czujniki obrazowania RADAROWEGO i LiDAR rozwiązania adaptacyjne Xilinx gwarantują wydajność w czasie rzeczywistym o niezwykłej niezawodności przy niskim zużyciu energii na potrzeby aplikacji motoryzacyjnych na obrzeżach sieci. Adaptowalna architektura urządzeń Xilinx zapewnia możliwość prowadzenia równoległych operacji przez programowalne układy logiczne, ograniczając wartości taktowania procesorów graficznych i procesorów głównych oraz pobór energii, co przekłada się na większą niezawodność i wydajność przy zastosowaniu standardowych rozwiązań motoryzacyjnych w odniesieniu do zarządzania termicznego.
Środowisko motoryzacyjnych aplikacji na brzegu sieci podlega stałemu, szybkiemu rozwojowi. Xilinx oferuje jedyne rozwiązanie, które pozwala na szybką adaptację do wymagań najnowszych sieci sztucznej inteligencji, poczynając od sprzętu, a na oprogramowaniu w każdym indywidualnym urządzeniu kończąc. To oznacza, że cenny czas, potrzebny na realizację cykli projektowych, oraz zasoby niezbędne dla tworzenia nowych projektów nie są tracone, dzięki zastosowaniu odpowiednich rozwiązań opartych na układach ASIC, procesorach głównych i procesorach graficznych.
Technologia adaptacyjna Xilinx jest wykorzystywana przez producentów pojazdów celem sprostania wyśrubowanym wymogom w odniesieniu do opóźnień w realizacji zadań obliczeniowych, wydajności, sprawności energetycznej oraz adaptowalności czujników na obrzeżach sieci do optymalnego reagowania na rosnącą liczbę złożonych scenariuszy - bez względu na to, czy w grę wchodzi reagowanie na zagrożenia na drodze czy gwarantowanie płynnej i oczekiwanej realizacji różnych funkcji.
1. Webinarium: Przyspieszanie predykcyjnego utrzymania ruchu z rozwiązaniami Python oraz rozwiązaniami sztucznej inteligencji na brzegu sieci opartymi na sieci neuronowej
Dowiedz się jak systemy tworzone na bazie oferty produktowej Xilinx pozwalają włączać inteligentne rozwiązania celem maksymalizacji produktywności i ograniczania czasów przestojów w zakładzie produkcyjnym poprzez realizację zadań predykcyjnego utrzymania ruchu. Rozwiązania dostarczane przez Xilinx - Python i oparte na sieciach neuronowych rozwiązania sztucznej inteligencji wykorzystywane na obrzeżach sieci - upraszczają implementację predykcyjnego utrzymanie ruchu akcelerowanego sprzętowo, aby nieustannie monitorować zasoby, analizować dane i inteligentnie planować serwisowanie systemów.
Dowiedz się więcej2. Programowalny układ logiczny: Przyspieszanie aplikacji motoryzacyjnych
Wraz ze wzrostem wymogów w odniesieniu do zastosowań motoryzacyjnych, układy SoC Xilinx Zynq UltraScale+ i łańcuchy narzędzi wsparcia umożliwiają projektantom osiąganie założonych poziomów wydajności architektury rozproszonych zasobów informatycznych, a także jakości, i wymaganego bezpieczeństwa funkcjonalnego.
Dowiedz się więcej3. Przewodnik wyboru zestawów Zynq UltraScale+ MPSoC
Zobacz jak zestaw ZCU102 wypada w porównaniu z innymi zestawami Zynq UltraScale+ MPSoC i układami SOM dostępnymi od Xilinx i Avnet.
Dowiedz się więcej4. Przepływ Vitis-AI 1.1 na potrzeby platform Avnet VITIS – Część 1
Ten przewodnik zawiera szczegółowe instrukcje pracy z próbnymi projektami DNNDK w ramach przepływu Xilinx Vitis-AI 1.1 dla platformy Avnet Vitis 2019.2.
Dowiedz się więcej5. Przepływ Vitis-AI 1.1 na potrzeby platform Avnet VITIS – Część 2
Ten przewodnik zawiera szczegółowe instrukcje pracy z próbnymi projektami VART w ramach przepływu Xilinx Vitis-AI 1.1 dla platformy Avnet Vitis 2019.2.
Dowiedz się więcej
